ps. pensamiento uned tema 2

8/19/2019 ps. pensamiento uned tema 2

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Psicología del pensamiento Realizados por Adela C. Leal yretocados por Aitziber LaguardiaCurso 2012-201 !"#$

Tema 2: Psicología del razonamiento

1. Introducción

El razonamiento es uno de los procesos cognitivos básicos por medio del cual utilizamos y

aplicamos nuestro conocimiento. Sin la posibilidad de hacer inferencias, nos veríamos obligados

a depender de un conocimiento específico para cada una de las situaciones que nos

encontramos. El razonamiento permite “ pasar de una información a otra”, dado que a partir del

conocimiento sobre uno o más enunciados que se encuentren relacionados podemos derivar

otro enunciado o alcanzar una conclusin. Es lo que se conoce como inferencias.

!as investigaciones sobre el razonamiento humano acudieron a la lgica en b"squeda de un

criterio para evaluar el curso de estas inferencias, que no son todas iguales. !as investigaciones

psicolgicas sobre el proceso de razonamiento han dise#ado sus tareas e$perimentales de

acuerdo con la formalizacin y el concepto de validez del análisis lgico. %sí, es habitual

encontrar que estas tareas comprenden premisas y conclusiones que tiene que ser evaluadas

por los su&etos con respecto a su secuencia lgica'

•(remisa ' son los enunciados a partir de los cuales razonamos

•Conclusión' es el enunciado que se deriva de las premisas

•Argumento' es el con&unto formado por premisas y conclusin

)ando por supuesto que el contenido de las premisas sea verdadero'

• En la deduccin hablamos de un argumento válido o inválido

• En la induccin hablamos de un argumento más o menos probable

• En un argumento deductivo, las conclusiones se siguen necesariamente de las premisas.

)efinido por su validez deductiva

• En un argumento inductivo, las premisas sugieren o apoyan la conclusin. )efinido por su

fuerza inductiva

2. Lógica y razonamiento

!os estudios psicolgicos sobre el razonamiento han seguido la distincin habitual de las dos

ramas de la lgica sobre'

RAZ!A"I#!T $#$%CTI& RAZ!A"I#!T I!$%CTI&

Se parte de unas premisas para alcanzar una

conclusin que se siga necesariamente de lasmismas

Se alcanza una conclusin que se encuentra más o

menos apoyada por las premisas

Es un procesamiento dirigido “hacia abajo”' apartir de lo general se llega a lo particular

Es un procesamiento dirigido “hacia arriba”' se llega alo general a partir de lo particular

*n argumento deductivo es '(lido slo si esimposible que su conclusin sea falsa mientras quesus premisas son verdaderas

*n argumento inductivo es )uerte slo si es improbableque su conclusin sea falsa cuando sus premisas sonverdaderas


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!as conclusiones deductivas son tautológicas,debido a que slo comprenden la informacin queviene e$presada en las premisas

!as conclusiones inductivas son *ro+a+ilísticas , yaque van más allá de la evidencia

!a verdad de las premisas garantiza la 'erdad delas conclusiones

!as conclusiones son más o menos *ro+a+lesdependiendo del grado en que se encuentren apoyadaspor las mismas.

a, #l razonamiento deducti'o

El estudio de la deduccin se centra en el análisis de los principios del razonamiento que son

independientes del contenido sobre el que se razona y que permiten alcanzar un razonamiento

formalmente válido.

)esde %ristteles, la deduccin era el estudio de las cone$iones entre proposiciones. !as

proposiciones son enunciados en los que se afirma o se niega algo y en los que se establece

una relacin entre su&eto y predicado +*or e-em*lo, “todos los A son B”

El análisis de la deduccin se centraba en el establecimiento de las cone$iones encadenadas

de un silogismo o grupo de silogismos por medio de la cpula “es”. El silogismo es un argumento

en el que la conclusin establece una nueva cone$in entre proposiciones a trav-s de un

t-rmino medio +*or e-em*lo, en el argumento “todos los A son B, todos los B son C, luego todos

los A son C ”. El t-rmino medio ha permitido una nueva cone$in entre % y .

!as proposiciones pueden tratarse como funciones matemáticas. % principios del siglo //,

0hitehead y 1ussell desarrollan formalmente el cálculo de predicados y amplían el análisis de

las proposiciones a otras formas relacionales distintas la cpula “es”. Esta nueva lgica

matemática emplea símbolos por analogía con las matemáticas y analiza las relaciones yfunciones entre las proposiciones. %sí, se logra el cálculo con una notacin simblica , haciendo

posible operar formalmente sin una contaminacin de los contenidos.

!a deduccin se entiende como el proceso mediante el cual unos enunciados se derivan de

otros de un modo puramente formal y esta derivacin se realizacin por la aplicacin de las

reglas de deduccin.

)e acuerdo con la notacin simblica, las proposiciones se representan por letras,

generalmente p, q, r , s y los operadores, tambi-n conocidos como t-rminos de enlace, se

representan por unos símbolos que determinan la forma de una proposicin lgica. !a

representacin simblica de las proposiciones son variables y la representacin de los

operadores son constantes y se corresponden con los t-rminos “y”, “o”, “no”2”entonces” +ver

3abla 4.5 (ág. 67

!os t-rminos de enlace u operadores lgicos conectan dos proposiciones, e$cepto el t-rmino

“no”, que act"a sobre una. uando se tiene que representar la agrupacin de proposiciones con

más de un operador lgico se utilizan los par-ntesis con el fin de indicar el operador que domina.

)e no haber par-ntesis, se entiende que el operador menos fuerte es el que se corresponde con


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la negacin, seguido de la con&uncin y la disyuncin, que tienen la misma potencia, y por "ltimo

del condicional, que es el más fuerte. (or e&emplo'5 “Si estoy enferma, entonces estoy en la cama y veo la televisión”4 “Si estoy enferma, entonces estoy en la cama y a la vez veo la televisión”

!a primera proposicin es un condicional y su consecuente una con&uncin. Su representacinsimblica sería * / 0 r,. En este caso, no hacen falta los par-ntesis porque el condicional tiene

prioridad sobre los otros operadores. !a segunda proposicin es una con-unción en la que el

primer t-rmino es una proposicin condicional y su representacin simblica serían * /, 0 r .

!os par-ntesis son necesarios para indicar que la con&uncin domina en esta agrupacin.

!as proposiciones formalizadas reciben el nombre de frmulas lgicas y -stas se corresponden

con las premisas de un argumento. !as reglas de inferencia permiten dar el paso lgico que

conduce de las premisas a la conclusin. uando se dice que un argumento es válido se

entiende que la conclusin es una consecuencia lgica de las premisas en el que cada paso se

deduce por medio de una regla de inferencia. Son las siguientes'

1) Regla de simplificación' si las premisas son ciertas, se puede concluir p y se puede concluir q 2) ey de ad!unción' si ambas premisas son ciertas, se pueden &untar en la conclusin8 el

orden es indiferente") #o$le negación' permite pasar de una premisa "nica a la conclusin con la doble negacin.

Por e-em*lo: 9anuel sabe esquiar +p8 luego no ocurre que 9anuel no sabe esquiar +::p8 ;o

ocurre que 9anuel no sabe esquiar +::p. luego 9anuel sabe esquiar +p. %) ey de adición & si una premisa es cierta, entonces la disyuncin de esta premisa y otra

cualquiera tambi-n lo es') eyes conmutativas' el orden de las premisas en una con&uncin y en una disyuncin no

altera su significado() odus ponendo ponens& en el condicional, la proposicin p se denomina antecedente y la

proposicin q consecuente. Si hay dos premisas unidas por el condicional y se verifica el

antecedente, entonces se puede concluir el consecuente. Por e-em*lo' “Si eres socio de un

clu$ de f*t$ol, entonces no tienes que comprar las entradas para los partidos+ anuel va al

partido del domingo y es socio de un clu$ de f*t$ol+ or tanto, no tiene que comprar la entrada”.

• !a primera premisa +“si eres socio de un clu$ de f*t$ol, entonces no tienes que comprar las

entradas para los partidos” se simboliza como

• !a segunda premisa +“anuel va al partido del domingo y es socio del clu$ de f*t$ol ” se

simboliza como 3 0

• !a conclusin +“no tiene que comprar la entrada” se simboliza como

• !a deduccin sería la siguiente'5 0 < = ::::::::::::::::: ( +premisa4 > ? 0 :::::::::::::::::::: ( +premisa6 0 :::::::::::::::::::::::: S 4 +simplificacin al paso 4@ < = :::::::::::::::::::::: (( 5, 6 +conclusin-) odus tollendo tollens' si hay dos premisas unidas por el condicional y se niega el

consecuente, entonces se puede concluir con la negacin del antecedente.) odus tollendo ponens' si hay dos premisas unidas por la disyuncin y se niega una de


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ellas, entonces se puede concluir la otra premisa Por e-em*lo: = voy al cine +p, o como

palomitas +q. !uego si como palomitas no he ido al cine +q luego no +::p8 luego si voy al cine

+p no he comido palomitas +::q./) ey del silogismo 0ipottico' si hay dos premisas condicionales y el antecedente de la

segunda coincide con el consecuente de la primera, entonces se puede concluir con otraproposicin condicional cuyo antecedente coincide con el antecedente de la primera y el

consecuente con el consecuente de la segunda. Por e-em*lo' “Si sales a !ugar, te pones las

zapatillas de deporte+ Si llevas las zapatillas de deporte, te pones el c0ndal+ or tanto, si sales

a !ugar te pones el c0ndal ”.

• !a primera premisa +“si sales a !ugar, entonces te pones las zapatillas de deporte” se

simboliza como A 4

• !a segunda premisa +“si llevas las zapatillas de deporte, entonces te pones el c0ndal ” se

simboliza como 4 C

• !a conclusin +“si sales a !ugar te pones el c0ndal se simboliza como A C

• !a deduccin sería la siguiente'

5 % A :::::::::::::::::::::: ( +premisa del argumento

4 A :::::::::::::::::::::: ( +premisa del argumento

6 % :::::::::::::::::::::: BS 5, 4 +conclusin

13) ey del silogismo disyuntivo' si hay una premisa disyuntiva y dos premisas condicionales

cuyos antecedentes coincidan con los miembros de la disyuncin, se puede concluir con una

disyuncin cuyos miembros son los dos consecuentes de las premisas condicionales11) ey de las proposiciones $icondicionales' si hay una premisa que es bicondicional, se

puede concluir que el antecedente implica el consecuente y que el consecuente implica el

antecedente o la con&uncin de ambos condicionales. 3ambi-n se puede concluir un

bicondicional a partir de una premisa en la que el antecedente implica el consecuente y otra

premisa en la que el consecuente implica el antecedente

12) Regla de premisas' permite introducir una premisa en cualquier punto de la deduccin

Se puede saber si un razonamiento deductivo es válido cuando a partir de premisas que son

verdaderas se sigue una conclusin verdadera por la aplicacin de estas reglas de inferencia.

Sin embargo, este con&unto de reglas no agota el n"mero de inferencias válidas. (ara tratar cada

caso posible de inferencia proposicional e$iste un m-todo general que permite demostrar la

validez de un argumento. Este m-todo se llama tablas básicas de verdad y es un m-todo rápido

y mecánico para comprobar la validez de un argumento. Se asume que cualquier proposicin

slo puede tener dos valores +verdadero o falso, y si una inferencia es válida, entonces si laspremisas son verdaderas tambi-n lo es la conclusin. +Cer 3abla 4.6 (ág. @@ Cer E&emplos de

tablas de la verdad del 9odus tollendo tollens y de la falacia de afirmar el consecuente, P(g. 56

758,

El cálculo de predicados permite analizar esta estructura interna descomponiendo una

proposicin en t-rminos y predicados'3-rmino' es una e$presin con la que se nombra un "nico ob&eto. Se suelen utilizar las letras 4 ,


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y , z para las variables de los t-rminos, colocándose el predicado delante del t-rmino que va

entre par-ntesis. !os t-rminos, además, pueden ser generales y específicos. !a cuantificacin

de la generalidad puede ser'

• *niversal' su simbolizacin es una % invertida +%. Se corresponde con e$presiones como

“todo”, “cualquiera”, “ para cada 4 ”, “cada 4 ”2

• E$istencial' su simbolizacin es una E invertida +Ǝ. Se corresponde con e$presiones como

“alg*n”, “algunos”, “algunas”2 +en el sentido de que e$iste al menos un ob&eto al que se le

puede aplicar el predicado

( redicado' es a/uello /ue se dice so+re los t9rminos. Se suele utilizar las letras 5 , 6, 7,

etc., para simbolizar las variables que pueden sustituir a los predicados. Por e-em*lo, en la

proposicin “8aime es un estudiante” el t-rmino es “8aime”, y el predicado, la frase “es un

estudiante”8 su simbolizacin es “;,”

!a regla de especificacin universal permite sustituir el cuantificador por cualquier t-rmino,

dado que si la proposicin es cierta para todo, tambi-n lo es para cualquier t-rmino específico.

Por e-em*lo'9odos los mdicos son 0om$res prudentesuis es mdicoor tanto, uis es un 0om$re prudente)educcin'5 +%$ D+$ >+$F :::::::::::::::::::::::::::: (4 +l ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: (6 +l >+l ::::::::::::::::::::::::::::::::::: especificar l para $

@ > +l :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: (( 4, 6

+, #l razonamiento inducti'o

!a validez de un argumento deductivo es cuestin de todo o nada +o es válido o no lo es. En

la induccin hablamos de fuerza del argumento y esto es cuestin de grado. Este aspecto de

razonamiento inductivo se enmarca en el concepto de probabilidad que depende del apoyo

empírico que aportan las premisas para alcanzar la conclusin.

El problema de la induccin es que asume la regularidad de los fenmenos observados con el

fin de poder e$plicar hechos ya conocidos o intentar predecir hechos a"n por conocer. Este

supuesto no puede llegar a verificarse porque no e$iste garantía de que despu-s de un n"mero

/ de observaciones la conclusin sea más precisa, dado que se desconoce el tama#o má$imo

del universo del acontecimiento sometido a la observacin.

*n argumento inductivo es fuerte si es improbable que su conclusin sea falsa si sus

premisas son verdaderas. El grado de fuerza inductiva va a depender de este grado de

improbabilidad. Si las premisas son verdaderas, entonces basándonos en esta informacin es

probable que la conclusin tambi-n sea verdadera.

!a probabilidad de las premisas y conclusiones se conoce como probabilidad epist-mica

porque depende de nuestro conocimiento y puede variar de una persona a otra y a lo largo del


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tiempo en la misma persona. E$iste el riesgo de alcanzar una conclusin falsa, pero en

contrapartida ofrecen la enorme venta&a de permitir descubrir y predecir nueva informacin en

funcin de la informacin conocida.

!a lgica inducida se centra en el estudio de pruebas para medir la probabilidad inductiva de

los argumentos y en las reglas para construir argumentos inductivos fuertes. Sin embargo, no

e$iste acuerdo sobre la forma de medir la fuerza inductiva de un argumento, ni una aceptacin

consensuada de la reglas para construir argumentos inductivos fuertes, ni siquiera una definicin

precisa sobre la probabilidad inductiva.

=tro problema que tambi-n se plantea es el problema de la &ustificacin de la induccin. Este

problema se centra en determinar por qu- se consideran válidos los &uicios sobre casos futuros o

desconocidos. *na solucin a este problema consiste en mostrar que la validez del

razonamiento inductivo se fundamenta en la ley de la uniformidad de la naturaleza por la que se

puede suponer que el futuro será seme&ante al pasado. Sin embargo, la naturaleza es uniforme

en algunos aspectos y en otros es variable. En las generalizaciones, a veces se puede

generalizar con muy pocas observaciones mientras que en otras ocasiones un n"mero

importante de observaciones puede no garantizar una generalizacin.

!a formulacin de las reglas de la induccin se presenta como una tarea más difícil que la

deduccin. En la deduccin, los argumentos se clasificaban en válidos o no válidos,

reduci-ndose a una decisin con dos valores' verdadero o falso. En el caso de la induccin, se

ha de medir la fuerza de un argumento, siendo -sta una cuestin de grados. El problema está en

determinar cuáles son las regularidades que se pueden proyectar a situaciones futuras, por lo

que hace falta determinar cuáles son los aspectos de la naturaleza que se supone son

uniformes. Esta encruci&ada se conoce como “el nuevo acerti!o de la inducción”. (ara ello se

cuenta con dos procedimientos' el análisis de la causalidad y el cálculo de probabilidades +esteaspecto lo veremos en otro capítulo

%nálisis de las causas y de los efectos' se basa en el principio de que si se conocen las

causas, se tiene control sobre los efectos, de forma que se puede producir la causa para

obtener el efecto deseado o se elimina la causa para prevenir el efecto no deseado.

)avid Bume propuso un con&unto de reglas para determinar la e$istencia de una relacin

causal y estas nociones fueron desarrolladas por Gohn Stuart 9ill. !os m-todos de 9ill son unos

procedimientos para determinar si una causa es suficiente o es necesaria para producir un

determinado efecto.

uando se habla de causas se hace referencia a las condiciones que producen un efecto yque pueden ser'

• Suficientes' si se quiere producir un efecto, entonces hay que buscar las condiciones que son

suficientes +*or e-em*lo, la presencia de o$ígeno es una condicin necesaria para la

combustin, pero no es una condicin suficiente. En este caso, si queremos producir la

combustin, encontramos que el o$ígeno no serviría para producir el efecto

• ;ecesarias' cuando se busca prevenir el efecto, basta con identificar las condiciones


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necesarias +aquí, si se quiere prevenir la combustin, se puede eliminar el o$ígeno para que

no se produzca el efecto

• Suficientes y necesarias' Son seis principios por los que se rigen las propiedades necesarias

y suficientes'o

Si A es una condición suficiente para B, entonces B es una condición necesaria para A#-em*lo: Si una buena nota es condicin suficiente para el aprendiza&e, entonces el

aprendiza&e es condicin necesaria para una buena nota.o Si C es una condición necesaria para #, entonces # es una condición suficiente para C+

#-em*lo: Si el o$ígeno es condicin necesaria para la combustin, entonces la combustin

es condicin suficiente para el o$ígeno.o Si A es una condición suficiente para B, entonces la ausencia de B es suficiente para la

ausencia de A+ #-em*lo: Si una buena nota es suficiente para el aprendiza&e, entonces la

ausencia de aprendiza&e es condicin suficiente para el o$ígeno.o Si C es una condición necesaria para #, entones la ausencia de # es condición necesaria

para la ausencia de C+ #-em*lo: Si el o$ígeno es condicin necesaria para la combustin,

entonces la ausencia de combustin es necesaria para la ausencia de o$ígeno.o Si A es una condición suficiente para B, entonces la ausencia de A es una condición

necesaria para la ausencia de B+ #-em*lo: Si una buena nota es condicin suficiente para el

aprendiza&e, entonces la ausencia de una buena nota es condicin necesaria para la

ausencia de aprendiza&e.

oSi C es una condición necesaria para #, entonces la ausencia de C es una condición

suficiente para la ausencia de #+ #-em*lo: Si el o$ígeno es condicin necesaria para la

combustin, entonces la ausencia de o$ígeno es condicin suficiente para la ausencia de

combustin.

!os m-todos de 9ill son unos procedimientos para encontrar las condiciones necesarias osuficientes de una propiedad dada'

• !a propiedad o el efecto que se analiza recibe el nombre de propiedad condicionada

• !as propiedades que son condiciones necesarias o suficientes de una propiedad

condicionada reciben el nombre de posibles propiedades condicionantes.

En estos m-todos hay dos principios de eliminacin'

• *na condicin necesaria del efecto no puede estar ausente cuando el efecto está presente

• *na condicin suficiente del efecto no puede estar presente cuando el efecto está ausente

!os m-todos de "ill son los siguientes'

1 ) :l mtodo directo de concordancia' se utiliza para identificar las condiciones necesarias y

requiere la b"squeda de la ocurrencia de la propiedad condicionada en un abanico variado de

circunstancias. El principio de eliminacin es' ;cualquier propiedad que se encuentre ausente

cuando el efecto est presente no puede ser una condición necesaria< +Cer 3abla 4.@ (ág. HI2) :l mtodo inverso de concordancia' se utiliza para identificar las condiciones suficientes. (ara

ello, se busca en un n"mero determinado de ocurrencias las propiedades condicionantes que se


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encuentren ausentes cuando la propiedad condicionada tambi-n lo está. El principio de

eliminacin es' “una propiedad que se encuentre presente cuando el efecto est ausente no

puede ser una condición suficiente” +Cer 3abla 4.H (ág. H5 y ver E&emplo concreto, (ág. H@ 3abla

4.7

") :l mtodo de diferencia' se utiliza para identificar las condiciones suficientes pero cuando laspropiedades condicionantes se encuentran presentes en una ocurrencia determinada. Este

m-todo requiere como mínimo la observacin de dos ocurrencias' una en la que el fenmeno

que se investiga aparezca y otra en la que falte. +Cer 3abla 4.J (ág. H4%) :l mtodo com$inado' se utiliza para identificar las condiciones que son tanto suficientes

como necesarias. omo tenemos el m-todo directo de concordancia para identificar las

condiciones necesarias y dos m-todos para identificar las condiciones suficientes podemos

combinar el primero con uno de los segundos y obtenemos dos m-todos combinados'

• El doble m-todo de concordancia , que combina el m-todo directo y el inverso de

concordancia. +Cer 3abla 4.K (ág. H6

• El m-todo con&unto , que combina el m-todo directo de concordancia y el de diferencia. +Cer 3abla 4.L (ág. H6


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2, Sesgo de confirmacin


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los m-ritos que otorgamos a esa fuente +*or e-em*lo, los demagogos y líderes carismáticos

e&ercen este tipo de influencia que sus adeptos aceptan sin resquicios aquello que definen. En

estos casos se puede ignorar la evidencia en contra de una postura determinada por el hecho

de simpatizar con la persona o institucin que la sostiene

3ambi-n se recurre a una autoridad en la materia para defender una opinin sin másevidencia que la persona en cuestin o acreditar o desacreditar una fuente de informacin por

su asociacin con otra. Sin embargo, no hay que olvidar que un argumento defendido por una

fuente de informacin con una credibilidad ba&a no hace que el argumento sea inválido y un

argumento no puede ser válido slo porque lo defienda una fuente con credibilidad alta.

• Errores sistemáticos debido a la propia estructura sintáctica del problema' En los problemas

de razonamiento silogístico se presentan dos tipos de sesgos debidos a la estructura o forma

que adoptan las premisas'o Efecto atmsfera' uando las premisas contienen al menos una premisa particular,

entonces la conclusin es particular y en el caso contrario universal, y cuando es

negativa, la conclusin es negativa y en el caso contrario afirmativao Efecto de la figura del silogismo' !os su&etos tienden a obtener la conclusin del silogismo

seg"n se corresponda el argumento con una de las cuatro figuras +en el orden tradicional

si el argumento se corresponde con la primera figura y en el orden inverso si se

corresponde con la cuarta

•Sesgo de empare&amiento' En el razonamiento condicional, las respuestas de los su&etos

coinciden con los enunciados del antecedente y consecuente del problema en la versin

abstracta de la tarea de 0ason. En esta tarea se presentan cuatro tar&etas que contienen el

antecedente del condicional por una cara y el consecuente por la otra. !a presentacin de la

tarea va acompa#ada de un enunciado condicional en forma de regla y se pide a los su&etos

que giren las tar&etas necesarias para confirmar o falsar la regla +Se verá más adelante en elrazonamiento condicional. 0ason interpret estos resultados como un sesgo hacia la

confirmacin de la regla. Sin embargo, Evans y !ynch cuestionan que -ste sea una tendencia

hacia la confirmacin basándose en los resultados obtenidos con la negacin de los t-rminos

+, actores internos

Son restricciones de capacidad del sistema de procesamiento o del conocimiento del su&eto, es

decir, restricciones internas debidas a'

• Causas estructurales propias del sistema de procesamiento de la informacin. E$iste una

limitacin asociada con la cantidad de informacin con la que puede traba&ar el sistema.

uando esta informacin es abundante, el sistema se sobrecarga y la posibilidad de error esmayor.

• Disponibilidad del conocimiento requerido. Es la facilidad con la que se recupera

determinada informacin. Esta disponibilidad o accesibilidad de la informacin fue descrita por

3vesNy y Oahneman, para los &uicios en los que se pide la estimacin de frecuencias. En el

proceso de organizacin y recuperacin de la informacin almacenada e$isten restricciones

cognitivas que pueden dar lugar a sesgos. Entre estas restricciones se encuentran, *or

e-em*lo, la facilidad de recuperacin en t-rminos de cmo se ha organizado la informacin,


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la familiaridad de la informacin, las e$pectativas de los su&etos o la primacía o cercanía de la

informacin presentada. En un e$perimento, los autores presentaron una lista de nombres de

personas famosas y otra lista de personas annimas. !os su&etos &uzgaban como más

frecuentes los nombres de los famosos que los nombres annimos. !os nombres conocidos

eran más fáciles de recordar y al poder recordar un n"mero mayor de nombre familiares lossu&etos consideraban que -stos eran los más frecuentes

• Relevancia. !a informacin no slo tiene que estar dis*oni+le, sino que el su&eto tiene que

considerarla rele'ante para la situacin que se ha de resolver. 9encionamos el clásico

“ pro$lema de los ta4is”' En una gran ciudad hay un LHP de ta$is azules y un 5HP de ta$is

verdes. Bubo un accidente y el ta$i se dio a la fuga. *n testigo asegura que el coche era un

ta$i verde. En una prueba de memoria se encuentra que el testigo puede identificar

correctamente el color de los coches el LIP de las veces y que se equivoca el 4IP !a mayoría de los su&etos responden que el responsable del accidente fue el ta$i verde. Sin

embargo, los datos muestran que la probabilidad es mayor para el ta$i azul. (or tanto,

podemos ver que, a pesar de haber presentado la informacin que es relevante para resolver el problema, encontramos que los su&etos se fían del testimonio más que de los datos. %demás, el rendimiento de los su&etos me&ora cuando -stos establecen una cone$in causal.

Si en el problema se dice que hay un n"mero igual de ta$is verdes y azules y que el LHP de

los ta$is que tienen accidentes son azules, entonces los su&etos se fi&an en las probabilidades

a priori a la hora de dar sus respuestas

• El sistema de creencias. Se suele conceder mayor importancia a la evidencia que se

encuentra en consonancia con nuestras creencias y se tiende a ignorar o minimizar aquello

que las contradice. Es frecuente que los su&etos seleccionen sesgadamente la evidencia a

favor de lo que conocen o cree. 3ambi-n e$iste la tendencia a buscar e$plicaciones y

aceptarlas muy fácilmente cuando -stas están en consonancia con nuestras creencias, sin la

consideracin ob&etiva de los datos que las apoyan. Por e-em*lo, si somos adeptos a una

marca de coches, tendremos una tendencia a evaluar la informacin positiva referida a dicha

marca, por encima de la que no sea a favor

• Sesgo de confirmación. Es la tendencia hacia la b"squeda de informacin que sea

consistente con su sistema de creencias, e$pectativas o hiptesis y a descartar aquella

informacin que pueda falsarlaso En el razonamiento probabilístico, *or e-em*lo, cuando se eval"a la probabilidad de

padecer una enfermedad al obtener una prueba diagnstica positiva, sin tener en cuenta si

esa prueba tambi-n es positiva para otra enfermedado En tareas de induccin, en las que el su&eto tiene que descubrir una regla. Por e-em*lo, en

la clásica “tarea 2 % ( ” se pide al su&eto que descubra cuál es la regla de esta serie. Ele$perimentador tiene en mente una regla muy general, tal como “cualquier serie de n*meros

ascendentes”. En general, se observa que los su&etos se empe#an en ir comprobando

reglas, tales como m"ltiplos de 4. %nte las respuestas de los su&etos, el e$perimentador

siempre dirá que sí, puesto que las series generadas cumplen la regla general, pero la regla

del su&eto no es la del e$perimentador. Esta tarea es difícil porque los su&etos slo generan

series positivas de acuerdo con la regla que están comprobando y no intentan generar series


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QQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQ

!uego todos los m-dicos son psiclogos

omo vemos, el efecto del contenido ha facilitado el rendimiento de los su&etos al eliminar el

sesgo que produce la propia estructura formal del argumento. %hora bien, el conocimiento o lascreencias previas tambi-n pueden producir sesgos. uando la conclusin del argumento se

encuentra a favor o en contra del sistema de creencias de los su&etos, -stos lo consideran válido

o inválido, respectivamente.

Entre el sesgo de confirmacin y el sesgo de creencias previas e$iste una estrec=a relación.

9ientras que el primero ponía de manifiesto la b"squeda de evidencia para confirmar hiptesis o

creencias previas, el sesgo de creencias muestra que los su&etos eval"an la evidencia

sesgándola hacia la conclusin que sea congruente con estas creencias. Seg"n el modelo de

escrutino selectivo, de Evans, los su&etos parecen e$aminar la conclusin, y si -sta es plausible,

entonces tienden a aceptarla sin analizar la validez del argumento. En el siguiente e-em*lo, los

su&etos pueden considerar que la conclusin es plausible y aceptarla sin analizar si -sta se sigueo no de las premisas'3odos los animales son seres vivos3odos los perros son seres vivos

QQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQ

!uego todos los perros son animales

En resumen, los sesgos de razonamiento ocurren por la propia naturaleza de nuestro sistema

de procesamiento de la informacin. Estos sesgos son una consecuencia directa de las

restricciones propias del mecanismo que, por otra parte, es un mecanismo eficaz y adaptado al

medio. (or eso, el ser humano busca la apro$imacin a las soluciones por el principio de

“racionalidad restringida” para la me&or administracin de sus recursos.

5. #l conce*to de racionalidad

uando la psicología se plante estudiar e$perimentalmente el razonamiento de los su&etos

se consider que la lógica era el marco de referencia adecuado. Sin embargo, los resultados

e$perimentales pusieron de manifiesto que los su&etos no siempre se a&ustaban al criterio de

racionalidad marcado por la lgica. %demás, dichos resultados conducían a una conclusin muy

incmoda para la psicología' si los su!etos no razonan con lógica, entonces son irracionales.

a, Com*etencia sint(ctica restringida

uando se defiende la racionalidad de los su&etos se suele aludir a la distincin propuesta por homsNy entre competencia y actuacin lingRística. Este autor defiende que un importante

rgano mental es la facultad para el lengua-e y esta facultad se traduce en un con-unto de

reglas que es universal y específico de la especie humana. Este con&unto de reglas abstractas o

gramática universal es la com*etencia ling>ística y cuando -sta se manifiesta e$ternamente es

actuación ling>ística. 3ambi-n se defiende que e$iste una competencia o una capacidad

racional en el pensamiento humano que puede sufrir distorsiones cuando esta capacidad se


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(ara este tema, son relevantes los numerosos traba&os generados a partir de la tarea de

selección de ason. !os resultados ponen de manifiesto que el contenido del material

presentado incide sobre el rendimiento, )acilit(ndolo cuando es un contenido concreto. Sin

embargo, no todos los contenidos concretos producen facilitacin, y algunos traba&os sugieren

que la e$periencia previa puede desempe#ar un papel importante en dicha facilitacin. Estainconsistencia de los efectos del contenido es problemática para las teorías sintácticas, debido a

que el sistema deductivo no puede interpretar el significado en un conte$to determinado, ni

decidir si las premisas tienen o no sentido, ni buscar o seleccionar los datos necesarios para

alcanzar la solucin. El sistema sintáctico slo suministra formas y reglas que van a permitir

organizar y analizar los datos.

=tra perspectiva alternativa subraya el papel que desempe#an la e$periencia y el conte$to

lingRístico en la determinacin del rendimiento, y cuestiona la plausibilidad de las reglas

desvinculadas del contenido. !os problemas abstractos constituyen una medida de la

com*etencia lógica en ausencia de los componentes de facilitacin o per&udiciales del

contenido. Sin embargo, la alta tasa de errores encontrada en las tareas de razonamiento cont-rminos abstractos oscurece la viabilidad de una competencia lgica.

Esta pol-mica ha provocado que los factores de contenido vayan asociados al conte$to. !a

teoría de los es/uemas de razonamiento *ragm(tico +heng y BolyoaN propone que los

su&etos cuentan con reglas de razonamiento que son específicas del dominio. Estos dominios de

conocimiento no son demasiado concretos, sino que tienen un nivel intermedio de abstraccin de

forma que los esquemas se aplicarían a un con&unto de acontecimientos, tales como las

situaciones de regulacin +permisos, contratos sociales, advertencias, etc.

Estos esquemas de razonamiento estrechamente vinculados con el contenido y el conte$to

darían lugar a inferencias que coinciden con las estipuladas por la lgica. Aa&o esta perspectiva,la racionalidad no vendría e$plicada por la posesin de un con&unto de reglas lgicas

propiamente dicho, sino por unas reglas de razonamiento apropiadas para alcanzar los ob&etivos

que se propone el su&eto y para los que hace falta considerar el contenido y el conte$to. Estas

reglas +organizadas en esquemas serían pragmáticas y no lgicas.

Se ha sugerido que las e$plicaciones del modelo lgico son circulares porque slo se puede

deducir la naturaleza de la interpretacin de una regla si se asume que se razona de forma

lgica, y slo se puede descubrir que un su&eto razona lgicamente si sabemos que ha

interpretado la premisa.

+, Com*etencia sem(ntica restringida

%nte las dificultades encontradas por el en)o/ue sint(ctico para e$plicar el razonamiento,

surgen otras perspectivas que descartan las reglas de inferencia formales para defender una

representacin semántica de las premisas y un procedimiento de comprobacin semántica del

argumento.

Entre las teorías de este enfoque, se encuentra la 3 eoría de los modelos mentales de

Gohnson:!aird. Se enmarca dentro del en)o/ue sem(ntico al e$plicar el razonamiento por el


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conocimiento tácito que tienen los su&etos sobre los principios semánticos fundamentales que

subyacen en los procesos de inferencia. !a validez se entiende como las posibles

interpretaciones del argumento y no como las propiedades y relaciones formales que lo

caracterizan.

Seg"n esta teoría, los su&etos construyen modelos mentales que constituyen la

representacin de las situaciones descritas por las premisas y generan com+inaciones de estas

representaciones en +?s/ueda de contrae-em*los para las posibles conclusiones. El

procedimiento básico de razonamiento vendría e$plicado por -sta b"squeda de contrae&emplos

para las posibles conclusiones, puesto que la validez del argumento se probaría por la b"squeda

de argumentos alternativos que puedan falsar el modelo mental en cuestin.

!os su&etos consideran que un argumento es válido cuando no encuentran modelos mentales

alternativos de las premisas que sean compatibles con la conclusin que se ha generado. !a

di)icultad de los problemas se e$plica en t-rminos de la cantidad de procesamiento y los

errores vienen e$plicados por las limitaciones de la memoria de traba&o al no poder considerar

todas las combinaciones posibles de las representaciones relevantes.

(or tanto, los su-etos razonan de acuerdo con un *rocedimiento sem(ntico adecuado@

*ero limitado *or la ca*acidad de la memoria de tra+a-o.

!a racionalidad seg"n Gohnson !aird y Ayrne vendría refle&ada en el metaprincipio semántico

de validez' “una inferencia es válida slo si su conclusin no puede ser falsada por un modelo de

las premisas” Sin embargo, tambi-n se ha se#alado que el enfoque semántico es un

procedimiento tan formal como el sintáctico, que la teoría de los modelos mentales se puede

entender como un modelo mental lgico en el que se describe un procedimiento formal para la

b"squeda semántica de contrae&emplos. El procedimiento semántico +m-todo de la teoría de los

modelos analiza el significado de los operadores lgicos y el sintáctico +m-todo de la teoría de

la demostracin utiliza las reglas de inferencia para delimitar este significado, pero ninguno de

los dos procedimientos considera el contenido del argumento.

c, Com*etencia en la satis)acción de restricciones

En los modelos cone;ionistas, la representacin del conocimiento se encuentra distribuida y

ponderada diferencialmente en patrones de activacin que forman parte de un sistema dinámico

con procesamiento paralelo. Esta perspectiva ofrece una e$plicacin de los estados mentales de

acuerdo con la idea de cmputo mental inherente a los modelos computacionales, pero sin

apelar a la hiptesis de que el sistema sea un manipulador de símbolos.

Seg"n estos modelos, el sistema está constituido por redes de activacin, cada una de las

cuales comprende un con&unto amplio de unidades de procesamiento, similares a las neuronas,

que, a su vez, se encuentran unidas por cone$iones con pesos diferenciados.

)esde esta perspectiva, el pensamiento se concibe como un comportamiento que emerge del

patrn de regularidades observadas en nuestra e$periencia. Si bien es cierto que el

comportamiento puede describirse por reglas, el sistema en sí mismo no contiene reglas que


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diri&an su funcionamiento. En los modelos cone$ionistas slo hay activacin y fuerza de cone$in

para e$plicar el comportamiento. Si el funcionamiento de un modelo cone$ionista es regular, esto

se deba a que interact"a con un mundo que tambi-n es regular.

Aa&o este enfoque, desaparece la distincin entre contenido y reglas y se asume el concepto

de racionalidad restringida.

En un modelo cone;ionista, el conocimiento del su&eto +sistema de creencias vendría

representado por los patrones de activacin en los que el conocimiento se encuentra distribuido

y ponderado con distintos pesos y al razonar el sistema busca el empare&amiento que viole el

menos n"mero de restricciones. %l entrar informacin en el sistema, se activaría el conocimiento

relevante para la red de representacin cone$ionista y se generaría la me&or interpretacin

posible que alcanza el sistema al a&ustar su conocimiento con la informacin contenida en el

argumento. !a racionalidad sería inherente al proceso que busca siempre el a-uste ó*timo entre

ambos patrones de activacin y las restricciones cognitivas se encontrarían determinadas por la

base de conocimientos que se encuentre representada y activada.

En esta línea, =aNsforfd y hater , apuntan una interpretacin alternativa para la teoría de los

modelos mentales basada en los procesos de recuperacin de memoria en el marco de los

modelos cone$ionistas. En este sentido, el proceso de b"squeda de contrae&emplos de la teoría

de los modelos mentales vendría e$plicado por la bondad de a&uste entre el patrn de activacin

generado por el argumento y el conocimiento representado en el sistema. %demás, la propia

generacin de los modelos mentales de las premisas tambi-n dependerá el conocimiento del

su&eto.

(or "ltimo, se comentan algunas propuestas que consideran la coe;istencia de dos

sistemas de razonamiento, su ámbito de estudio comprende varios procesos, tales como, el

aprendiza&e, la atencin, el razonamiento, la toma de decisiones y la cognicin social. +Cer 3abla

4.5I (ág. K5

En estas propuestas se contrastan los procesos que son rápidos, inconscientes y automáticos

frente a los procesos que son lentos, conscientes y controlados. (or e&emplo, Stanovich

distingue' +Cer 3abla 4.55 (ág. K4

• Sistema5' caracterizado por un procesamiento rápido e implícito. Este sistema es

evolutivamente más antiguo y computacionalmente más rápido y potente.

• Sistema4' caracterizado por un procesamiento e$plícito con respuestas que pueden satisfacer

los criterios normativos de racionalidad. Es un sistema más moderno, lento y con mayores

demandas de los recursos de procesamiento.

Sloman propone que hay un razonamiento reflectante, que es un sistema cone$ionista cuyo

cmputo refle&a estructuras de seme&anza y relaciones de contigRidad y un razonamiento

deliberado, que es un sistema de representacin simblica basado en reglas. El sistema

cone;ionista permite que los procesos de razonamiento sean rápidos y econmicos y no hace

falta un proceso de análisis, puesto que el resultado ya forma parte de la propia representacin.

!a desventa&a de este tipo de razonamiento es que depende de la e$periencia anterior y del


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conte$to. El sistema +asado en reglas requiere procesos más lentos y costosos, aunque su

aplicacin es más general y no depende del conte$to. %mbos sistemas de razonamiento

servirían para funciones distintas'

• El sistema cone$ionista aprovecha los recursos de procesamiento al obtener sus inferencias

aprovechando el conocimiento que se encuentra representado y que puede generalizarse aconte$tos seme&antes.

• El sistema basado en reglas utilizaría sus recursos de procesamiento para aquellas

situaciones novedosas y en las que sea necesaria la precisin de las inferencias

(or otra parte, Evans y =ver , basándose en los resultados e$perimentales sobre el

razonamiento y en los que se detectan sesgos sistemáticos, pero tambi-n una cierta

competencia lgica, proponen distinguir entre dos nociones de racionalidad'

• !a Racionalidad₁ o racionalidad *ersonal' comprende aquel comportamiento que resulta

eficaz y fiable para la obtencin de metas

• !a Racionalidad₂ o racionalidad im*ersonal' describe el comportamiento sustentado en

una razn que se encuentra fundamentada en una teoría normativa

!os autores se#alan que esta distincin es una forma de describir el razonamiento, pero no

una propuesta psicolgica. !a distincin psicolgica la hacen entre el tipo de sistema de

procesamiento'

• El sistema de procesamiento implícito' puede caracterizarse como un sistema cone$ionista

en el que se representa el conocimiento tácito y que depende de la e;*eriencia

• El sistema de procesamiento e$plícito' se encuentra limitado por la capacidad de memoria

de traba&o, por ser un procesamiento secuencial y costoso y por depender tambi-n del

sistema implícito.

Evans propone una distincin entre procesos heurísticos y analíticos, intentando delimitar dos

tipos de funciones en el razonamiento'

• !os procesos heurísticos tendrían como funcin la selección de in)ormación rele'ante. El

componente heurístico se caracteriza por el procesamiento implícito

• !os procesos analíticos o*erarían so+re la in)ormación /ue =a sido seleccionada. El

componente analítico se caracteriza por el procesamiento e$plícito

!a racionalidad& sigue garantizando que los su&etos tengan competencia tanto deductiva

como inductiva, pero limitada. !a pol-mica entonces se centra en determinar si esta

competencia se a&usta a un modelo de reglas de inferencia, que podría coe$istir con

restricciones de tipo pragmático o con la teoría de los modelos mentales.

Evans se va a inclinar por la 3eoría de los modelos mentales, al entender que -sta puede

constituir una teoría del razonamiento en general, tanto deductivo como inductivo, y que el

metaprincipio semántico de validez tiene mayor realidad psicolgica.

;o obstante, se ha criticado el modelo de Evans y, por e$tensin, aqu-llos que comparten la


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coe$istencia de dos sistemas de procesamiento, uno cone;ionista y otro analítico +asado en

reglas +Sloman. %lgunas de estas críticas son aplicables a todos los modelos de doble

racionalidad'

• !a 3eoría de los modelos mentales no está e$enta de *ro+lemas como para que se pueda

optar por ella. 3anto esta teoría como la basada en reglas podrían ser valiosas para e$plicar elrazonamiento de distintos su&etos o del mismo su&eto en distintas situaciones

• Se critica la distincin entre los dos tipos de racionalidad, considerando que la racionalidad&

no aporta buenos modelos de razonamiento, porque no incluye la influencia del contenido, el

conte$to y las metas del su&eto

• Se defiende que no =ay dos ti*os de racionalidad, sino un solo sistema de razonamiento

que puede a&ustarse al modelo normativo si las circunstancias pragmáticas son adecuadas

• inalmente, se habla de la falta de especificacin de ambos sistemas'

o Sigue e$istiendo *ol9mica con respecto al modelo normativo del sistema e$plícito

+racionalidad&o 3ampoco hay una especificacin del procesamiento implícito, ni un criterio para establecer

el grado de eficacia que se espera del sistema implícito + racionalidad'8 si el sistema no

alcanza las metas, =es irracional>o !a limitacin entre ambos sistemas es di)usa8 puede haber metas que el sistema e$plícito

se proponga alcanzar y puede haber inferencias conforme a un modelo normativo que

sean implícitaso ;o se establece la interaccin entre ambos sistemas, ni se determinan las circunstancias

que ponen en marcha un sistema frente a otro

o (orque la e$plicacin de cuándo se utiliza uno u otro sistema es circular ' si los su&etos

resuelven correctamente la tarea de acuerdo con el modelo normativo elegido, entonces

es razonamiento e$plícito, o razonamiento implícito si consideramos que el su&eto tienee$periencia con el problema como para que se haya automatizado lo que en su día fue

razonamiento e$plícito

%hora bien, la tesis de la coe;istencia reconoce la naturaleza convincente y el atractivo

intuitivo de los principios de la racionalidad a la vez que admite su violacin sistemática.

6. Resumen

!a divisin del razonamiento en deductivo e inductivo es una clasificacin clásica que

obedece a los modelos normativos con los que se compara el rendimiento de los su&etos cuando

resuelven una tarea de razonamiento. !a di)erencia entre ambos tipos de razonamiento se

encuentra en el tipo de conclusiones que se pueden derivar de las premisas.

En el razonamiento deducti'o:

• las conclusiones no pueden ir más allá de la informacin contenida en las premisas y, de

acuerdo con las reglas de la inferencia lgica, sabemos si el procedimiento para razonar es

'(lido o no

• aunque a veces se diga que la conclusin es verdadera o falsa, en realidad las reglas de la


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lgica no eval"an el contenido de las premisas, sino la validez del argumento. (or tanto, las

reglas de la lgica deductiva prescinden del contenido para centrarse tan slo en la sinta;is

del argumento

En el razonamiento inducti'o,

• la conclusin va más allá de la informacin presentada en las premisas y, por tanto, las

conclusiones serán *ro+a+les o im*ro+a+les, no se puede hablar de validez.

• las conclusiones serán más o menos probables en funcin del n"mero de casos en los que

basamos la generalizacin y además en la variabilidad de los casos comprendidos en el

con&unto.

•El modelo normativo que más se ha utilizado para estudiar el razonamiento inductivo es el

Teorema de 4ayes

En el marco de la *sicología cogniti'a, los modelos de procesamiento de la informacin

suelen distinguir el conocimiento declarativo y procedimental'

onocimiento declarativo'• es el con&unto de conceptos, datos y relaciones

• e$plica qu- es lo que procesa

onocimiento procedimental '

• es el modo en el que se realiza el procesamiento

• e$plica cmo se procesa

En este sentido, diríamos que el razonamiento de acuerdo con los modelos normativos sería

una forma de conocimiento procedimental.

!os resultados e$perimentales sobre el razonamiento tanto deductivo como inductivo

muestran que las respuestas de los su&etos no se a&ustan a las prescripciones marcadas por los

modelos normativos. uando los errores de razonamiento son sistemáticos se denominan

sesgos. Estos sesgos se entienden seg"n la influencia de los factores que los provocan'

• actores e$ternos hacen referencia al impacto que tiene la informacin irrelevante sobre el

sistema de procesamiento

• actores internos son'

o las propias limitaciones estructurales del sistema

o la tendencia hacia la confirmacin

o la influencia del conocimiento o sistema de creencias

)esde el en)o/ue cogniti'o, entendemos que somos análogos a un sistema deprocesamiento de la informacin, pero en continua interacción con el entorno. En este

sentido, aquello que puede identificarse como e$terno es en realidad fruto de la interaccin, ya

que lo e$terno influirá en la medida en que lo interno se encuentre especialmente preparado o

dispuesto para dicha influencia. 3ambi-n los factores internos, como el sistema de creencias,

influirán sobre la tarea de razonamiento en la medida en que -sta se a&uste a lo que

internamente está representado.


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3ambi-n hemos visto varios sesgos de razonamiento, que ponen de manifiesto una nocin

general del sistema de procesamiento humano' somos un sistema con unos recursos de

*rocesamiento limitados. En la medida en la que el sistema no tiene capacidad, ni suficientes

recursos, como para poder procesar toda la informacin a la que se encuentra sometido, se ve

obligado a seleccionar . El sistema hace una buena seleccin de la informacin, pero tambi-ncabe la posibilidad de error y es aquí donde se sit"an la mayor parte de los sesgos. !a falta de

adecuacin del razonamiento humano a los cánones de los modelos normativos ha cuestionado

la racionalidad del comportamiento humano.

on respecto a la racionalidad =umana, no e$iste un acuerdo terico para e$plicar el

razonamiento. lasificamos cuatro tipos de modelos'"odelos sint(cticos, que defienden un con&unto general de reglas, que se pueden a&ustar a

alg"n modelo lgico yTo complementar con factores pragmáticos"odelos sem(nticos /ue descartan las reglas de in)erencia, que se basan en la

manipulacin de modelos mentales.

"odelos cone;ionistas, basados en la representacin del conocimiento y el a&uste ptimo

"odelos =í+ridos que con&ugan representacin cone$ionistas del conocimiento y cmputo

simblico +basado en reglas o en modelos mentales

Entender la racionalidad desvinculada de la realidad no parece caracterizar adecuadamente el

razonamiento humano. !os principios de la lgica no garantizan por sí solos la racionalidad,

dado que el contenido y el sistema de creencias de los su&etos influyen sobre el rendimiento. !a

racionalidad se describiría como una competencia cognitiva restringida para entender los

significados de los enunciados y de los operadores lgicos y la *ol9mica se sit"a en determinar

cuál es el *rocedimiento para operar sobre dicha interpretacin'

•

un procedimiento para la aplicacin de reglas, entendiendo reglas en sentido amplio• un procedimiento para la manipulacin de modelos mentales

• un procedimiento para el me&or a&uste entre dos patrones de representacin cone$ionista

• o, tal vez, un poco de todo.

ps. pensamiento uned tema 2

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